Dynamiques de populations et processus épidémiques sur des réseaux d'échanges

par Pierre Montagnon

Thèse de doctorat en Mathématiques appliquées

Sous la direction de Vincent Bansaye et de Elisabeta Vergu.

Soutenue le 01-07-2019

à Paris Saclay , dans le cadre de École doctorale de mathématiques Hadamard (Orsay, Essonne ; 2015-....) , en partenariat avec École polytechnique (Palaiseau, Essonne) (établissement opérateur d'inscription) et de Centre de mathématiques appliquées-CMAP [Palaiseau, Essonne] (laboratoire) .

Le président du jury était Sylvie Méléard.

Le jury était composé de Vincent Bansaye, Elisabeta Vergu, Sylvie Méléard, Franck Ball, Etienne Pardoux, Eva Löcherbach, Tom Britton.

Les rapporteurs étaient Franck Ball, Etienne Pardoux.


  • Résumé

    On s’intéresse à la modélisation mathématique de dynamiques de populations sur des réseaux d’échange de bovins couplées avec des processus épidémiques.On discute tout d’abord de modèles de métapopulations prenant en compte des dynamiques démographiques locales (immigration, naissances, morts et mouvements d’animaux dus aux échanges entre les nœuds du réseau). Des critères de stabilité sont établis pour des modèles markoviens dans lesquels les dynamiques locales sont déterministes et les transferts entre nœuds sont stochastiques, pour un processus de branchement multitype avec immigration et pour un processus de sauts à espace d'états finis à taux logistiques. Dans les deux derniers cas, on étudie les limites d'échelle des processus en temps fini ainsi que leur stabilité sur des échelles de temps exprimées comme fonctions exponentielles du paramètre d'échelle.Dans une deuxième partie, on réalise un couplage des modèles de sauts considérés avec un processus épidémique SIR (Susceptible --- Infecté --- Rétabli), rendant compte de contacts infectieux locaux et de la propagation d’un pathogène dans le réseau au gré des mouvements d’animaux entre les nœuds. On établit une approximation du processus épidémique par un processus de branchement multitype sur des intervalles de temps fini, puis l'on fournit une méthode de calcul approché de la probabilité d'un épisode épidémique majeur, défini comme l'événement de survie du branchement approchant. On montre ensuite que dans le cas d’un événement épidémique majeur et sous contrainte de stabilité d’un équilibre endémique pour un système déterministe associé, le temps d’extinction de l’épidémie et sa taille totale évoluent de façon au moins exponentielle par rapport au paramètre d’échelle du modèle.On effectue enfin une application numérique des résultats théoriques obtenus sur le modèle SIR couplé avec des dynamiques de population logistiques. On calibre les paramètres démographiques de ce modèle sur le réseau d’échanges de bovins du Finistère observé sur l’année 2015, puis l'on calcule plusieurs indicateurs de la vulnérabilité du réseau induite par les différentes exploitations. Une procédure est détaillée afin de comparer l'efficacité relative de trois types de stratégies de contrôle (dépistage à l’importation, isolation et vaccination) ciblant les exploitations identifiées comme critiques vis-à-vis des indicateurs calculés.

  • Titre traduit

    Population dynamics and epidemic processes on a trade network


  • Résumé

    This thesis discusses the mathematical modelling of population dynamics on cattle trade networks coupled with epidemic processes.We first consider metapopulation models taking into account local demographic dynamics (immigration, births, deaths and animal movements due to trade between the nodes of the network). Recurrence and ergodicity criteria are stated for Markovian models with deterministic local dynamics and stochastic inter-nodal transferts, for a multitype branching process with immigration and for a jump process with logistic rates on a finite state space. In these last two cases, we study scaling limits of processes over finite time intervals and their stability over time scales that are exponentials of the scaling parameter.In a second part, we define a coupling of the jump population models considered with an SIR (Susceptible --- Infected --- Removed) epidemic dynamics. The resulting process accounts for local infectious contacts and pathogen propagation on the network due to movements of infective animals. We approximate the epidemic process by a multitype branching process on finite time intervals, then provide an iterative method to compute the probability of a emph{major epidemic outbreak}, defined as the event of survival of the approximating branching process. We then show that conditionally on a major epidemic outbreak and under a stability condition for an endemic equilibrium of the associated dynamical system, the extinction time and final size of the epidemic grow at least exponentially with respect to the scaling parameter of the model.We finally perform a numerical application of the theoretical results obtained on the SIR model coupled with logistic population dynamics. Calibrating the demographical model parameters on the 2015 Finistère cattle trade network, we compute indicators of the epidemic vulnerability of the network induced by individual holdings. We detail a protocol to assess the relative efficiency of three types of control strategies (screening at importation, isolation and vaccination) targeting the holdings identified as critical for the computed indicators.


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